Anaconda安装+使用

Anaconda是python的包管理工具

一个python环境中需要有一个解释器, 和一个包集合.

如果我在本地只有一个python环境那我所有程序用到的各种包都只能放到同一个环境中, 导致环境混乱, 另外当我将写好的程序放到另一电脑上运行时又会遇到缺少相关包, 需要自己手动一个个下载的情况, 实在是烦人, 要是能每个程序开发都选用不同的环境, 而开发好之后又能将该程序需要的环境(第三方包)都独立打包出来就好了.

管理虚拟环境

activate

创建自己的虚拟环境

切换环境

查看所有环境

安装第三方包

卸载第三方包

查看环境包信息

导入导出环境

深入一下

与pycharm连接

管理虚拟环境

接下来我们就可以用anaconda来创建我们一个个独立的python环境了.

activate

activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境,

你可以输入python试试, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下.

创建自己的虚拟环境

我们当然不满足一个base环境, 我们应该为自己的程序安装单独的虚拟环境.

创建一个名称为learn的虚拟环境并指定python版本为3(这里conda会自动找3中最新的版本下载)

conda create -n learn python=3

切换环境

activate learn

查看所有环境

conda env list

在当前环境输入python进入python解释器

安装第三方包

输入

conda install requests

或者

pip install requests

卸载第三方包

conda remove requests

或者

pip uninstall requests

查看环境包信息

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list

导入导出环境

如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

conda env create -f environment.yaml

activate // 切换到base环境activate learn // 切换到learn环境conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)conda env list // 列出conda管理的所有环境conda list // 列出当前环境的所有包conda install requests 安装requests包conda remove requests 卸载requets包conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包conda update requests 更新requests包conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

深入一下

或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录

这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.

那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看

可以发现我们之前创建的learn目录就在下面, 再点进去

这不就是一个标准的python环境目录吗?

这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本

与pycharm连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了